1. 연구의 필요성

우울증은 매년 유병률이 증가하는 주요 신경정신질환 중 하나로, 건강보험심사평가원에 따르면 2021년 우울증으로 진료를 본 국내 환자수는 약 93만명으로 2017년 대비 35%가 증가한 것으로 나타났다[1]. 2021년 전체 우울증 환자 중 60세 이상이 전체 환자의 약 40%를 차지하여 다른 연령대와 비교하여 노인층에 특히 우울이 만연해 있는 상황이다[1]. 노인의 우울은 그 자체로도 문제가 될 뿐만 아니라 이차적으로 정서적, 신체적 문제를 유발하여 더욱 문제가 되고 있다. 노인의 우울감이 심할수록 삶의 만족도가 낮아지는 것으로 알려져 있으며[2], 당뇨[3], 관상동맥 심장 질환[4], 암[5], 인지기능 저하 및 치매[6, 7] 등 다양한 질환들의 발생 위험도 증가하는 것으로 나타났다.

그 중 인지기능 저하 및 치매는 노년기 우울이 유발하는 대표적인 질환이다[8]. 우울이 인지기능 저하 및 치매 발생에 영향을 미치는 기전으로는 세포 노화나 염증 기전[9, 10], 해마의 신경병리학적 변화[11]와 같은 생물학적 가설들이 주로 알려져 있는데, 노화는 이러한 생물학적인 변화를 더욱 가속화시킬 수 있다. 실제로 선행연구를 통해 우울 증상이 있는 노인은 그렇지 않은 노인보다 인지기능 저하 속도가 20% 정도 더 빠른 것이 밝혀졌다[12]. 또한, 우울증을 진단받은 노인의 경우 그렇지 않은 노인보다 경도 인지장애가 발생할 확률이 2배 이상 높았고[13], 치매발병률 또한 더 높은 것으로 나타나[14] 우울이 노인의 인지기능 변화를 예측하는 중요한 변인으로 지적되었다.

이러한 흐름에 따라 노인의 우울과 인지기능의 관계를 종단적으로 예측하고자 하는 연구들이 많이 수행되어 왔는데, 대부분의 연구들이 단일 시점에서 측정된 과거의 우울증 진단 또는 우울 증상의 정도에 기초하여 인지기능과의 연관성을 조사함을 알 수 있었다[15, 16]. 하지만 우울은 연령이나 주변 환경, 기저질환 등의 조건에 따라 변화하는 경향이 있고[17, 18, 19], 특히 노인의 우울 증상은 시간의 흐름에 따라 다양한 변화 패턴을 보인다는 것이 선행 연구를 통해 밝혀진 바 있다[20, 21]. 이와 같은 노년기 우울의 변동성으로 인해 단일 시점의 이분화된 우울증 진단 혹은 우울 증상의 정도가 아닌 여러 시점의 우울 증상을 종단적으로 고려하여 노인의 인지기능에 미치는 영향력에 대해 파악할 필요가 있었다.

또한 노인은 배우자 상실, 신체기능 감소, 노화에 따른 질병 이환과 같은 다양한 생애 특이적인 사건들로 인해 만성적인 우울 위험에 노출되어 있다[22, 23]. 비교적 가벼운 형태로 반복되는 우울증은 아임상 혹은 아증후 우울증(subthreshold or subsyndromal depression)이라고도 불리며[24] 특히 노인에게서 흔하게 나타난다는 특징이 있고 일상생활과 기대수명에도 영향을 미치는 것으로 알려져 있다[25]. 이와 같이 노년기 우울은 만성적으로 지속되는 특성을 가져 인지기능에 장기적으로 영향을 미칠 가능성이 있음에도 불구하고, 과거의 우울을 포괄적으로 고려하여 인지기능에 미치는 누적적 영향에 대해 밝힌 선행 연구는 다소 부족하였다. 이에 다양한 시점의 우울 증상 정도를 각각의 독립변수로 봄으로써 인지기능에 미치는 누적적인 영향력을 파악하고, 단일 시점의 우울 증상이 가지는 영향력과의 비교를 통해 그 차이를 분석해보고자 하였다.

따라서 본 연구에서는 고령화연구패널조사(Korean Longitudinal Study of Aging) 자료를 활용하여 지역사회 거주 노인의 우울 증상 정도가 시간에 따라 인지기능에 미치는 누적적인 영향을 규명함으로써 우울 증상을 가진 노인을 대상으로 한 조기 개입 및 중재 전략 수립의 기초 자료를 제공하고자 한다.

2. 연구 목적

본 연구의 목적은 지역사회 거주 노인의 우울 증상을 종단적으로 분석하여 우울 증상의 정도가 시간에 따라 노인의 인지기능에 미치는 누적적인 영향을 파악하는 것이다.

1. 연구 설계

본 연구는 65세 이상 지역사회 거주 노인의 우울 증상 정도가 시간에 따라 인지기능에 미치는 누적적인 영향을 분석하기 위해 고령화연구패널조사 자료를 사용한 이차분석 연구이다.

2. 연구 자료

본 연구는 한국고용정보원에서 수집한 고령화연구패널조사 제5~8차 조사(2014~2020년) 자료를 사용하였다. 고령화연구패널조사는 45세 이상의 제주도에 거주하는 자를 제외한 전 국민을 대상으로 한다. 2005년 인구주택총조사의 조사구를 표본추출틀로 하여, 2006년 제1차 조사에서 10,254명의 패널을 구축하였으며, 2년 단위로 조사가 시행되어 2020년 제8차 조사까지 진행되었다. 고령화연구패널조사에서는 면접 조사방식으로 컴퓨터를 이용한 대인면접방법(Computer-Assisted Personal Interviewing)을 이용하였는데, 이는 면접원이 노트북 컴퓨터를 지참하고 조사대상자에게 컴퓨터 화면에 나오는 질문을 읽어준 뒤 그 응답을 키보드나 마우스를 이용하여 직접 입력하는 방식을 의미한다[26].

본 연구 대상자의 구체적인 포함 기준은 노인복지법에 따른 노인 기준인 만 65세 이상인 자로 하였다. 제5차에서 8차 조사의 기간 동안 모두 조사된 대상자는 총 5,383명이었고, 제5차 조사 기준 65세 미만인 2,427명이 제외되었다. 이후 주요 변수인 우울 증상 점수와 인지기능 점수에 결측이 있는 423명이 제외되어 최종 2,533명을 대상으로 분석을 수행하였다(Figure 1).

Figure 1
Flow chart of the filtering process of the study participants.
CES-D-10 = The 10-item Center for Epidemiologic Studies of Depression Scale; KLoSA = Korean Longitudinal Study of Aging; K-MMSE = Korean Mini-Mental State Examination.

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3. 연구 변수

4. 자료수집 방법

고령화연구패널조사 자료는 한국고용정보원의 고용조사 홈페이지(http://survey.keis.or.kr/)에서 개인식별정보가 삭제된 자료를 별도의 승인절차 없이 연구자가 자유롭게 다운로드하여 활용할 수 있도록 공개되어 있다. 이에 따라 한국고용정보원의 고용조사 홈페이지(http://survey.keis.or.kr/)에 회원가입한 후 제5~8차 고령화연구패널조사의 원시자료 결과와 설문지 및 코드북을 다운로드 받아 사용하였다.

5. 자료분석 방법

자료 분석을 위해 통계프로그램으로 R version 4.2.1(https://cran.r-project.org/)을 이용하였으며 모든 통계적 유의 수준은 p < .05로 하여 분석하였다. 구체적인 통계분석 방법은 다음과 같다. 첫째, 대상자의 일반적 특성 및 주요 변수 특성은 빈도, 백분율, 평균, 표준편차(기술통계)를 이용하여 탐색하였다. 둘째, 대상자의 인지기능에 단일 시점의 우울 증상이 미치는 영향을 분석하기 위해 제5~8차 자료에 대하여 각 차수별로 다중회귀분석을 실시하였다. 다중회귀분석에 앞서, 유의한 공변량 선택을 위해 차수별로 단계별 회귀방법(stepwise regression)을 시행하였고, 최소한 하나 이상의 차수에서 인지기능에 유의한 영향이 있는 설명변수를 모두 포괄하여 최종 공변량으로 간주하였다. 셋째, 대상자의 인지기능에 우울 증상이 누적적으로 미치는 영향을 분석하기 위해 이전 차수의 우울 증상 변수를 추가적으로 설명변수에 포함하여 제6~8차 자료에 대한 다중회귀분석을 실시하였다. 단일 시점 우울 모형과 누적 우울 모형의 다중회귀분석에서 우울 증상 변수의 인지기능에 대한 설명력을 비교하기 위해 우울 증상 변수가 각 모형에 포함되어 있을 때와 없을 때의 설명력 차이를 나타내는 부분 결정계수(delta R²)를 계산하였다. 넷째, 제8차에 측정된 단일 시점 우울 증상 점수의 상·하위 30%를 차지하는 대상자의 인지기능 점수와 제5~8차의 우울 증상 점수를 모두 사용한 누적 우울 증상 점수의 상·하위 30%를 차지하는 대상자의 인지기능 점수 분포를 각각 상자 그림(box plot)을 통해 확인하였다. 상·하위 그룹 간 인지기능 점수의 차이는 independent t-test를 통해 비교하였다.

회귀모형을 위한 가정의 충족 여부를 확인하기 위해 다중공선성 여부는 분산팽창계수(Variation Inflation Factor), 오차항의 자기상관여부는 Durbin-Watson test로 확인하였으며, 오차항의 정규성과 등분산성은 각각 표준화된 잔차의 정규확률도표와 잔차의 산점도를 통하여 검증하였다. 자료의 결측치는 BMI 계산을 위해 사용되는 키와 몸무게 변수에서만 차수당 3% 이하로 존재하였다. 키와 몸무게 변수의 경우 시간의 흐름에 따라 크게 변하지 않는다는 특성을 고려하여 4개 차수 모두에 결측이 있는 경우 같은 성별과 나이를 가진 대상자들의 평균값으로 대체하였고, 그 외의 경우는 대상자의 결측이 없는 차수의 평균값을 사용하여 대체하였다.

6. 윤리적 고려

본 연구는 한국고용정보원의 고령화연구패널조사 제5차~8차 자료를 이용하였다. 해당 자료는 연구대상자의 개인식별정보를 포함하지 않아 서울대학교 연구심의위원회(Institutional Review Board [IRB])의 심의면제 승인을 받은 후 연구를 시행하였다(IRB No. E2212/004-014).

1. 대상자의 일반적 특성

본 연구 대상자 2,533명의 일반적 특성은 Table 1과 같다. 제5차 조사를 기준으로 살펴보았을 때 평균 연령은 73.1 ± 5.78세였고, 대상자 중 남성은 1,048명(41.4%), 여성은 1,485명(58.6%)이었다. 교육수준은 초등학교 졸업 이하가 1,491명(58.9%)으로 가장 많았고, 혼인상태는 기혼이 1,831명(72.3%)이었다. 흡연과 음주 상태는 비흡연자가 1,808명(71.4%), 비음주자가 1,406명(55.5%)으로 각각 과반수 이상을 차지하였고, 주 1회 이상의 규칙적 운동을 하지 않는 경우가 1,674명(66.1%)이었다. IADL 점수 평균은 제5차 0.37 ± 1.38점에서 제8차 0.85 ± 2.29점으로 점차 증가하는 양상을 보였고, BMI는 18.5 이상 23 미만의 정상 기준에 속하는 대상자가 가장 많았으며(제5차 기준 1,068명 = 42.2%) 차수의 흐름에 따라 구성 비율에 큰 변화를 보이지 않았다. 만성질환의 경우 제5차를 기준으로 고혈압을 가진 대상자가 1,326명(52.3%)으로 가장 많았고, 당뇨는 545명(21.5%)이 가지고 있었으며, 심장 질환자는 294명(11.6%), 뇌혈관 질환자는 162명(6.4%)이었다. 차수가 증가할수록 일괄적으로 모든 만성질환의 유병률이 증가하는 것을 확인할 수 있었다. CES-D-10을 이용하여 최대 30점으로 측정된 우울 증상 점수는 제5차~8차 조사까지 각각 4.95 ± 5.05점, 4.67 ± 4.89점, 5.20 ± 5.10점, 4.80 ± 4.67점이었고, 우울감이 있는 것으로 추정되는 대상자의 비율은 제5차~8차 조사 동안 최소 16.7%에서 최대 20.5%까지 분포하는 양상을 보였으나 특별한 경향성을 관측할 수는 없었다. K-MMSE를 이용하여 최대 30점으로 측정된 인지기능 점수는 제5차~8차 조사까지 각각 24.16 ± 5.37점, 23.99 ± 5.39점, 23.29 ± 6.06점, 22.49 ± 6.21점으로 시간의 흐름에 따라 점차 감소하는 경향을 나타내었고, 치매가 의심되는 대상자의 비율은 제5차 12.3%에서 제8차 19.8%까지 점진적으로 증가하는 양상을 보였다.

Table 1
Summary of the Participant Characteristics (N = 2,533)

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2. 노인의 인지기능에 단일 시점 우울 증상이 미치는 영향

대상자의 인지기능에 단일 시점의 우울 증상이 미치는 영향을 확인하기 위하여 차수별로 다중회귀분석을 시행하였다. 먼저 유의한 공변량 선택을 위하여 차수별로 단계별 회귀방법을 시행하였고, 최소한 하나 이상의 차수에서 인지기능에 유의한 영향을 주는 것으로 나타난 설명변수를 모두 포괄하여 최종 공변량으로 간주하였다. 최종적으로 연령, 성별, 교육수준, 혼인 상태, 음주 상태, 규칙적 운동 상태, IADL 점수, BMI, 고혈압 여부, 심장 질환 여부, 뇌혈관 질환 여부를 공변량으로 분석을 수행하였다.

분석에 앞서 다중회귀분석을 위한 기본가정 충족에 대한 검토 결과, 각 설명변수별 분산팽창계수는 1.03에서 2.05 사이로 5 미만이므로 다중공선성에 문제가 없었고, Durbin-Watson 통계량은 1.89에서 2.04 사이로 모두 2에 가까워 자기상관성이 크지 않은 것으로 확인되었다. 잔차분석 결과 오차항의 정규성 및 등분산성 역시 만족하는 것을 확인하였다. 먼저 제8차 자료를 다중회귀분석한 결과(Table 2), 우울 증상 점수가 높을수록 인지기능 점수에 부정적 영향을 미치는 것으로 나타났다(B8th = -0.27, p < .001). 회귀 모델에 포함된 공변량 중에서는 연령, 성별, 교육 수준, 음주 상태, 규칙적 운동 상태, IADL 점수, BMI, 뇌혈관 질환 여부가 유의한 요인으로 나타났다. 구체적으로, 연령이 많을수록(B = -0.20, p < .001), 남성보다는 여성에서(B = -1.31, p < .001), 비음주자보다는 과거 음주자인 경우에(B = -0.69, p = .006), IADL 점수가 높을수록(B = -0.92, p < .001), 뇌혈관 질환이 있는 경우에(B = -0.99, p = .001) 인지기능 점수에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이와 반대로, 초등학교 졸업 이하의 학력보다 중학교 졸업(B = 1.57, p < .001), 고등학교 졸업(B = 2.08, p < .001), 대학교 졸업 이상의 학력을 가진 경우(B = 3.09, p < .001)와 주 1회 이상 규칙적 운동을 하는 것은(B = 1.49, p < .001) 인지기능 점수에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, BMI의 경우 저체중보다는 비만 전 단계(B = 0.91, p = .046)이거나 1단계 비만인 경우(B = 1.42, p = .002)에도 인지기능 점수에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며 2단계 이상의 비만은 인지기능에 주는 영향이 유의하지 않은 것으로 나타나 과하지 않은 수준의 비만은 인지기능에 도움을 줄 수 있다는 결과를 나타내었다. 우울 증상 변수의 설명력은 3.6%로 IADL 점수의 설명력인 9.2% 다음으로 높은 설명력을 보였고, 모형의 전체 설명력은 47.3%로 통계적으로 유의하였다(p < .001).

Table 2
Linear Regression Analysis Results on the 8th Wave Cognitive Function Score with Risk Factors including the 8th Depressive Symptoms Score in Older Adults (N = 2,533)

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제5차~7차 자료를 각각 다중회귀분석한 결과에서도(Appendix 1) 8차 자료의 분석 결과와 마찬가지로 높은 우울 증상 점수는 인지기능 점수에 부정적 영향을 미치는 것으로 나타났다(B5th = -0.26, B6th = -0.26, B7th = -0.26, 모든 p < .001). 우울 증상 변수의 설명력은 제5차 5.2%, 제6차 5.0%, 제7차 4.4%로 제5차와 6차 자료에서는 변수들 중 가장 높은 설명력을 보였고, 제7차 자료에서는 IADL 점수의 설명력인 6.0% 다음으로 높은 설명력을 보였다. 모형의 전체 설명력은 각각 제5차 38.8%, 제6차 38.1%, 제7차 40.7%로 모두 통계적으로 유의하였다(모든 p < .001).

3. 노인의 인지기능에 누적된 우울 증상이 미치는 영향

대상자의 인지기능에 우울 증상이 미치는 누적적인 영향을 확인하기 위하여 제8차 자료에 과거 시점들의 우울 증상 점수를 추가적으로 설명변수에 포함한 누적 우울 모형으로 다중회귀분석을 시행하였다(Table 3). 분석 결과, 해당 차수의 우울 증상 점수뿐만 아니라(B8th = -0.09, p < .001) 과거 시점들의 우울 증상 점수 역시 유의성을 보이며(B5th = -0.11, B6th = -0.09, B7th = -0.13, 모든 p < .001) 모든 시점의 우울 증상 점수가 인지기능 점수에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 제5차에서 8차의 모든 우울 증상 변수를 통합한 누적된 우울 증상의 설명력은 6.4%로 제8차 단일 시점 우울 모형 내 우울 증상 변수의 설명력인 3.6%보다 2.8% 높게 나타났고, 모형의 전체 설명력은 50.1%로 통계적으로 유의하였다(p < .001).

Table 3
Linear Regression Analysis Results on the 8th Wave Cognitive Function Score with Risk Factors including all the Previous and Current Depressive Symptoms Scores in Older Adults (N = 2,533)

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제6차와 7차 자료를 기준으로 이전 시점들의 우울 증상 점수를 추가적으로 설명변수에 포함하여 누적 우울 모형을 다중회귀 분석한 결과는 Appendix 2와 같다. 제6차와 7차 자료 역시 과거 시점의 우울 증상 변수까지 포함한 누적 우울 모형이 단일 시점 우울 모형보다 더 설명력이 높음을 알 수 있었다. 먼저 제6차 자료의 누적 우울 모형을 회귀분석한 결과, 해당 차수의 우울 증상 점수뿐만 아니라(B6th = -0.17, p < .001) 이전 시점의 우울 증상 점수도 인지기능 점수에 부정적 영향을 미쳤고(B5th = -0.16, p < .001), 제5차와 6차의 우울 증상 변수를 통합한 누적된 우울 증상의 설명력은 6.5%로 제6차 단일 시점 우울 모형 내 우울 증상 변수의 설명력인 5.0%보다 1.5% 높게 나타났다. 다음으로 제7차 자료의 누적 우울 모형을 회귀분석 결과, 해당 차수의 우울 증상 점수뿐만 아니라(B7th = -0.14, p < .001) 이전 시점들의 우울 증상 점수 또한 인지기능에 부정적 영향을 미쳤고(B5th = -0.14, B6th = -0.14, 모든 p < .001), 제5차에서 7차의 우울 증상 변수를 통합한 누적된 우울 증상의 설명력은 7.1%로 제7차 단일 시점 우울 모형 내 우울 증상 변수의 설명력인 4.4%보다 2.7% 높게 나타났다. 즉, 제6차~8차의 모든 차수에서 단일 시점 우울 모형보다 누적 우울 모형에서 도출된 우울 증상 변수의 설명력이 더 높게 나타났으며, 모형 간 우울 증상 변수의 설명력 차이는 제6차는 1.5%, 제7차는 2.7%, 제8차는 2.8%로 우울 증상 변수가 하나씩 더 추가됨에 따라 점진적으로 증가하는 결과를 보였다. 누적 우울 모형의 전체 설명력은 제6차 39.6%, 제7차 43.4%로 통계적으로 유의하였다(모든 p < .001).

4. 노인의 우울 증상 점수에 따른 인지기능 점수의 비교

제8차 자료의 단일 시점 우울 모형과 누적 우울 모형 각각의 우울 증상 점수 상·하위 30% 그룹 간의 인지기능 점수 차이를 상자 그림을 통해 나타내었다(Figure 2). 단일 시점 우울 모형의 상·하위 그룹을 나누는 기준으로는 기존의 제8차 우울 증상 점수를 그대로 사용하였고, 누적 우울 모형의 상·하위 그룹을 나누는 기준으로는 제8차 누적 우울 모형의 다중회귀분석에서 도출되었던 우울 증상의 차수별 회귀계수값을 가중치로 합산한 점수를 사용하였다. 이때 그룹 구성을 위해 우울 증상 점수 순으로 순위를 매기는 과정에서 동일한 순위의 대상자들이 존재하여 두 모형의 그룹 간 표본 수를 정확히 일치시킬 수 없었고, 이에 각 그룹 내 표본 수가 전체 연구 대상자의 30%에 가장 근사한 비율이 되게 그룹을 구성하였다. 그 결과 단일 우울 증상 점수로 구분된 상·하위 그룹의 표본 수는 각각 760명(30.0%), 749명(29.6%)이었고, 우울 증상 점수의 평균은 각각 10.77점, 0.21점이었다. 누적 우울 증상 점수로 구분된 상·하위 그룹의 표본 수는 각각 760명(30.0%), 752명(29.7%)이었고, 누적 우울 증상 점수의 평균은 각각 9.96점, 1.02점으로 누적 우울 증상 점수 기반의 상·하위 그룹 간 평균 차이가 단일 우울 증상 점수 기반의 그룹 간 평균 차이보다 작게 나타났다.

Figure 2
Comparisons of the 8th wave cognitive function score between the participants in the top 30% and bottom 30% of the depressive symptoms scores. (A) Results from the 8th wave depressive symptoms score (t = 17.20, 95% confidence interval [CI] = 4.70~5.91, p < .001). (B) Results from the cumulative depressive symptoms score (t = 22.38, 95% CI = 5.76~6.86, p < .001). The value of cumulative depressive symptoms score was a weighted sum using beta coefficients from the multiple linear regression analysis.

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이를 기반으로 단일 시점의 우울 증상 점수 하위 30% 그룹과 상위 30% 그룹의 인지기능 점수를 비교한 상자 그림은 Figure 2A와 같다. 두 그룹의 평균 인지기능 점수는 각각 24.52 ± 5.26점과 19.22 ± 6.64점으로 평균 5.30점의 차이를 보였으며 t-검정 결과 두 그룹의 인지기능 점수 차이는 통계적으로 유의하였다(t = 17.20, 95% confidence interval [CI]=4.70~5.91, p < .001). 다음으로, 누적 우울 증상 점수를 기준으로 하위 30% 그룹과 상위 30% 그룹의 인지기능 점수를 비교한 상자 그림은 Figure 2B와 같다. 누적 우울 증상 점수 하위 30% 그룹과 상위 30% 그룹의 평균 인지기능 점수는 각각 25.28 ± 4.66점과 18.97 ± 6.20점으로 평균 6.31점의 차이를 보였으며 t-검정 결과 두 그룹의 인지기능 점수 차이는 통계적으로 유의하였다(t = 22.38, 95% CI = 5.76~6.86, p < .001). 그룹 간 인지기능 점수의 평균 차 및 t-통계량의 결과를 바탕으로 해석하였을 때, 누적 우울 증상 점수를 기반으로 구분한 인지기능 점수가 단일 시점 우울 증상 점수를 기반으로 구분하였을 때보다 더 유의함을 알 수 있었다. 또한 상자 그림의 모양을 확인하였을 때, 단일 시점 우울 증상보다 누적 우울 증상 점수를 기준으로 그룹을 나누는 경우 상·하위 그룹 모두에서 인지기능 점수의 분산이 더 작게 나타난 사실 역시 누적된 우울 증상 점수가 노인의 인지기능을 더 잘 구분한다는 사실을 뒷받침해 줄 수 있었다.